Bokeh是一個Python庫，用于創建交互式的數據可視化，結合Bokeh和機器學習模型訓練狀態的實時監控可以通過以下步驟實現：
導入必要的庫：首先需要導入Bokeh庫以及用于訓練機器學習模型的其他庫，如Scikit-learn、TensorFlow等。
創建Bokeh圖表：使用Bokeh創建一個交互式的圖表，可以展示訓練模型的損失函數值、準確率等指標的實時變化?？梢允褂肂okeh的線圖、條形圖、散點圖等來展示數據。
實時更新數據：在訓練模型的過程中，定期更新Bokeh圖表中的數據，可以使用Bokeh提供的ColumnDataSource類來更新數據。
監控模型訓練狀態：通過監控圖表中的實時數據變化，可以了解模型訓練的進展情況，及時發現問題并調整模型的超參數。
添加交互功能：可以為Bokeh圖表添加交互功能，比如滑動條、下拉框等，使用戶可以根據需要調整圖表顯示的數據。
通過以上步驟，結合Bokeh和機器學習模型訓練狀態的實時監控，可以更直觀地了解模型訓練的情況，幫助調整模型參數以提高模型性能。
